এআই (AI) সুপারিশ করে খ্যাতির ভিত্তিতে। কিন্তু খ্যাতি সবকিছু ব্যাখ্যা করে না।

বেশিরভাগ এআই (AI) আলোচনা দৃশ্যমানতার (visibility) ওপর গুরুত্ব দেয়। মানুষ জানতে চায় এআই কোনো সাইট ক্রল করতে পারে কি না বা কোনো ব্র্যান্ডের উল্লেখ করতে পারে কি না। এই প্রশ্নগুলো গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু এআই কেন একটি ব্র্যান্ডকে অন্যটির চেয়ে বেশি বেছে নেয়, তা এগুলো দিয়ে ব্যাখ্যা করা যায় না।

আমরা পাঁচটি ক্যাটাগরিতে ২০,০০০ এআই প্রোডাক্ট রিকমেন্ডেশন বিশ্লেষণ করেছি:

  • বিউটি (Beauty)
  • সাপ্লিমেন্ট (Supplements)
  • কফি (Coffee)
  • পোষা প্রাণী (Pets)
  • হোম অ্যান্ড লিভিং (Home & Living)

এই ডেটাতে ১,৪৯০টি ব্র্যান্ড অন্তর্ভুক্ত ছিল। আমরা জানতে চেয়েছিলাম কোন বিষয়গুলো এই পছন্দগুলোকে প্রভাবিত করে।

প্রথমে, আমরা স্টোর কোয়ালিটি (store quality) পরীক্ষা করেছি। মেশিনের পাঠযোগ্যতা (machine readability) এবং প্রযুক্তিগত কাঠামো পরিমাপ করতে আমরা আমাদের AI Commerce Score ব্যবহার করেছি। আমরা আশা করেছিলাম উচ্চ গুণমান বেশি সুপারিশের দিকে নিয়ে যাবে। কিন্তু ডেটা আমাদের ভুল প্রমাণ করেছে। স্টোর কোয়ালিটি সুপারিশের মাত্র ২.১% ব্যাখ্যা করতে পারে।

এরপর, আমরা পাবলিক ফেম (public fame) পরীক্ষা করেছি। আমরা উইকিপিডিয়া পাঠক সংখ্যা, মিডিয়ার কভারেজ এবং ব্র্যান্ডের উল্লেখগুলো পর্যবেক্ষণ করেছি। খ্যাতি সুপারিশের ২৪.৯% ব্যাখ্যা করে। স্টোর কোয়ালিটির চেয়ে খ্যাতির গুরুত্ব অনেক বেশি। কিন্তু এটি দিয়েও অধিকাংশ ফলাফল ব্যাখ্যা করা সম্ভব হচ্ছে না।

আমরা সবচেয়ে বেশি সুপারিশকৃত শীর্ষ ৫০টি ব্র্যান্ডের সাথে সবচেয়ে কম সুপারিশকৃত ৫০টি ব্র্যান্ডের তুলনা করেছি। সুপারিশের ব্যবধান ছিল বিশাল। শীর্ষ ব্র্যান্ডগুলো ছয় গুণ বেশি সুপারিশ পেয়েছে। অথচ, তাদের স্টোর কোয়ালিটি স্কোর নিচের ব্র্যান্ডগুলোর মতোই ছিল।

এআই-এর আচরণ কি এলোমেলো (random)? স্থিতিশীলতা যাচাই করতে আমরা প্রতিটি কুয়েরি (query) বিশ বার চালিয়েছি। ফলাফলগুলো এলোমেলো ছিল না। ৭৮% থেকে ৯১% ক্ষেত্রে একই ব্র্যান্ডগুলো একই অবস্থানে দেখা গেছে। সিস্টেমটি স্থিতিশীল। এটি কেবল একটি রহস্য।

গবেষণার ফলাফল একটি স্পষ্ট বিভাজন দেখায়:

  • ভিজিবিলিটি (Visibility) জিজ্ঞাসা করে: এআই কি আপনাকে দেখতে পাচ্ছে?
  • রিকমেন্ডেশন (Recommendation) জিজ্ঞাসা করে: এআই কি আপনাকে বেছে নেবে?

স্টোর কোয়ালিটি ব্যাখ্যা করে ২.১%। খ্যাতি ব্যাখ্যা করে ২৪.৯%। বাকি ৭৩% কীসের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা সম্ভব?

এটি ট্রাস্ট সিগন্যাল (trust signals), ট্রেনিং ডেটার এক্সপোজার বা সিম্যান্টিক অথরিটি (semantic authority) হতে পারে। আমরা এখনও জানি না। আমরা বর্তমানে এটি নিয়ে গবেষণা করছি।

উৎস: https://dev.to/atom_foundry/-ai-recommends-by-fame-but-fame-doesnt-explain-most-recommendations-3dgh